Aktuality -> Komunikace a sítě - 9. 11. 2018

Množství phishingových útoků ve třetím čtvrtletí stouplo o 27,5 %

Anti-phishingové systémy produktů Kaspersky Lab zastavily ve třetím čtvrtletí více než 137 milionů pokusů o vstup na podvodné internetové stránky. To je více než 27,5% nárůst oproti předchozímu čtvrtletí a téměř dvakrát více než byl celkový počet těchto útoků za celý minulý rok. Největší nápor zaznamenalo finančnictví. Více než třetina všech phishingových útoků byla zacílena na banky, platební systémy a oblast e-commerce. Ve druhém čtvrtletí přitom na tento sektor cílilo 20 % útoků.



Zemí s největším podílem napadených uživatelů byla v předchozím čtvrtletí Guatemala – bezmála 19 % všech internetových uživatelů zde čelilo phishingovým kampaním. Na druhém místě skončila Brazílie s 18,6 % a první trojici uzavřelo Španělsko se 17,5 %. V České republice bylo phishingem napadeno celkem 4,74 % všech internetových uživatelů, v sousedním Slovensku pak 8,14 %.

„V poslední době jsme svědky neustálého nárůstu pokusů o phishingové útoky. Ovlivňuje to hned řada faktorů, jako například schopnost hackerů přicházet se stále novými a lepšími triky a technikami. Dokáží navíc mezi sebou spolupracovat a úspěšná schémata si půjčují, či si je navzájem vylepšují. Ve třetím čtvrtletí jsme zaznamenali trend, kdy útočníci přesměrovávali uživatele na podvodné stránky s transmitery a podvodnými oznámeními. Snažili se ve svůj prospěch využít i například uvedení nového iPhonu na trh, nebo další technologické novinky,“ vysvětluje Naděžda Demidová, bezpečnostní odbornice ze společnosti Kaspersky Lab.

Odborníci společnosti Kaspersky Lab doporučují uživatelům následující opatření, aby se chránili před phishingem:

  • Vždy zkontrolujte adresu odkazu a e-mail odesílatele předtím, než na cokoliv kliknete; nejlepší je na odkaz vůbec neklikat, ale přepsat ho do adresního řádku prohlížeče.
  • Než kliknete na jakýkoliv odkaz, zkontrolujte, zda je zobrazená adresa odkazu stejná jako skutečný hypertextový odkaz (skutečná adresa, na kterou budete přesměrováni). To lze zkontrolovat přejetím kurzoru myši přes odkaz.
  • Používejte pouze zabezpečené připojení a jako minimální prevenci nepoužívejte neznámé nebo veřejné Wi-Fi, které nejsou zabezpečeny heslem. Pro maximální ochranu používejte řešení VPN, která přenášená data šifrují. A nezapomeňte: pokud používáte nezabezpečené připojení, mohou vás kyberzločinci nepozorovaně přesměrovat na phishingové stránky.
  • Při otevření webové stránky zkontrolujte její doménu, která by měla začínat HTTPS. To je obzvlášť důležité, když používáte webové stránky, které obsahují citlivé údaje – například online bankovnictví, e-shopy, e-maily, stránky sociálních sítí apod.
  • Nikdy nesdílejte se třetí stranou citlivé údaje, jako jsou přihlašovací údaje a hesla, údaje o platebních kartách apod. Oficiální společnosti nikdy nebudou žádat o tento typ údajů prostřednictvím e-mailu.
  • Používejte spolehlivá bezpečnostní řešení s technologiemi proti phishingu založenými na behaviorální analýze, jako je Kaspersky Total Security. Ta zaručí včasné odhalení a zablokování spamu a phishingových útoků.

 
  

- PR -

Když chcete lepší sklad, ale nechcete měnit celý systém

Q.WMS přináší rychlé výsledky bez nákladného upgradu


Ve skladech se často rozhoduje o tom, jestli firma vydělává, nebo jen „točí“ zásoby. Přesto se i dnes setkáváme s prostředím, kde se zboží hledá „po paměti“, procesy jsou závislé na konkrétních lidech a ERP systém plní spíše roli evidence než aktivního nástroje řízení. Přitom cesta ke zlepšení nemusí znamenat výměnu celého ERP systému, a tak nemusí být složitá ani nákladná.

  

- PR -

Pro úspěšné nasazení AI v podniku

není rozhodující volba modelu, ale struktura a kvalita a datového prostředí


Zavádění umělé inteligence v organizacích se často redukuje na výběr konkrétního modelu nebo AI asistenta. Diskuze se točí kolem jejich schopností, výkonu a dostupnosti. Z pohledu podnikové praxe je to ale vedlejší téma. Skutečná otázka totiž nezní, jakou AI organizace používá. Správná otázka je: Jaká data má AI k dispozici? V praxi se ukazuje, že rozhodujícím faktorem není volba modelu, ale kvalita a struktura datového prostředí, do kterého je AI integrována. Právě to rozhoduje o úspěchu nebo neúspěchu většiny AI projektů.